본 연구는 NAND 플래시 메모리를 기반으로 하는 모바일 멀티미디어 파일시스템(MNFS)에 관한 내용이다. 이 연구에서 제안하는 파일시스템은 기존 범용 플래시 파일시템과는 달리 MP3 플레이어, PMP, 디지털 캠코더 둥과 같은 모바일 멀티미디어 장치에서 최적의 성능을 보장하기 위하여 설계된 파일시스템이다. MNFS는 크게 세 가지의 특징을 갖는데, 첫째 파일시스템의 순차적인 쓰기 요청에 대해 균일한 응답시간을 보장하고, 둘째 파일시스템 마운트 시간이 빠르며, 셋째 최소한의 메모리만을 소모한다. 이를 위해 4가지 새로운 기법들을 사용한다. 파일시스템 메타데이타와 사용자 데이타를 서로 다른 맵핑 기법으로 관리하는 혼합 맵핑 기법과, 파일 데이타 할당 단위를 NAND 플래시 메모리의 블록 단위로 사용한 블록 단위사용자 데이타 할당, 메타데이타를 최소화하기 위한 iBAT, 그리고 상향식 디렉토리 표현기법이다. 프로토타입 MNFS를 ARM9 프로세서와 1G 비트 용량의 NAND 플래시 메모리환경에서 구현하고 성능을 측정한다. 기존의 NAND 플래시 파일시템인 YAFFS와 FTL을 사용하는 FAT 파일시스템과 비교하였으며, 순차적 쓰기 요청에 대해 빠르고 균일한 응답시간을 확인할 수 있다. 또, 같은 조건에서 YAFFS에 비해 30배 빠른 마운트 시간을 보였고, Heap 메모리도 YAFFS의 5%밖에 소모하지 않았다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 DVB-S2 표준안에서 권고되고 있는 irregular LDPC 부호의 다양한 부호화율에서 부호화 방식 및 복호화 방식에 대해 살펴보고 이에 대한 성능분석을 하였다. 또한 이의 구현에 있어서 효율적인 메모리 할당 및 이에 따른 구현 방법에 대해 연구하였다. LDPC 복호기를 구현하는 방안에는 직렬, 부분병렬, 완전병렬 방식이 있으며, 부분병렬방식이 하드웨어 복잡도와 복호속도를 절충하는 방안이다. 따라서 본 논문에서는 부분병렬 구조를 기반으로 하는 LDPC 복호기의 메모리 설계에서 효율적인 체크노드, 비트노드, LLR 메모리의 구조를 제안하고저 한다.
본 논문에서는 공유 메모리 다중 프로세서 시스템에서 태스크 중복을 기반으로 하는 휴리스틱 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 공유 메모리에서 통신할 때 발생되는 충돌을 방지하기 위하여 네트웍 통신 자원을 우선 할당하고, 스케줄링 길이를 단축하고 병렬처리 시간을 줄이기 위한 중복 태스크를 선택할 때 휴리스틱을 사용한다. 제안된 알고리즘은 태스크 그래프를 입력으로 받아 다중 프로세서로 스케줄링하며, 시스템에서 사용 가능한 프로세서의 수에 맞도록 태스크를 스케줄링 할 수 있다. 시뮬레이션에서는 제안된 알고리즘을 실제 응용프로그램의 태스크 그래프에 적용하였으며, 프로세서 수의 변화에 따른 스케줄링 길이를 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 보여주었다.
본 논문에서는 고속 네트워킹 환경을 위한 패킷 필터링 시스템 설계 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 리눅스 운영체제에서 동작하는 패킷 필터링 구조의 단점을 개선하기 위하여, 패킷 필터링 규칙 저장 시 특정 커널 메모리 영역을 할당하여 패킷 검사와 관련된 모든 규칙을 취합하여 저장하고, 패킷 검사 시에 할당된 메모리 영역에서 규칙을 한꺼번에 접근하여 검사하는 방법이다. 또한 규칙의 크기를 고정화하여 규칙 검색 시 규칙 저장 위치를 간단하게 계산할 수 있도록 하였다. 이로 인해 기존의 테이블 구조에서 지니고 있던 다단계 테이블 검색으로 인한 메모리 참조 시간을 줄이고, 가변 규칙으로 인한 계산의 번거로움을 해소할 수 있다. 이를 통하여 고속 네트워크 노드 환경에서의 패킷 필터링 기능을 효율적으로 지원할 수 있다.
다수의 사용자들이 동시에 사용하는 컴퓨터에서 동시에 여러 프로그램을 실행 시 각각의 프로그램들은 큐를 통하여 자원을 할당받아 프로그램을 실행한다. 이러한 자원은 크게 CPU와 메모리로 나눌 수 있는데 이러한 CPU와 메모리 자원을 프로그램을 실행하면서 처음 작업을 실행하기 전에 정의한 자원보다 더 요구하게 되면 시스템에 문제가 발생하기도 한다. 멀티 시스템에서는 어느 특정 사용자가 자원을 독점하는 것을 예방하기 위해서 작업관리 시스템을 통하여 프로그램을 실행 가능하게 한다. IBM 컴퓨터는 작업관리 시스템으로 LoadLeveler을 사용하고 메모리 관리는 WLM(Workload Manager)을 사용한다. 이러한 프로그램 실행 시 발생되는 문제를 해결하기 위하여 시스템에서 제공하는 WLM을 이용하여 여러 가지로 시스템을 테스트하였다. 따라서 WLM 기능을 조건별로 테스트하고 설정하여 시스템의 안정성을 유지하여 전체 작업처리 효율을 증가하였다.
Statista 통계 조사에 따르면 데이터의 규모는 매년 증가할 것으로 예상하고 빅데이터 처리 프레임워크의 관심이 높아지고 있다. 빅데이터 처리 프레임워크 Spark는 Shuffle 과정에서 노드 간 데이터 전송이 일어난다. 이때 분산 처리한 데이터를 네트워크로 전송하기 위해 객체를 바이트 스트림으로 변환하여 메모리 buffer에 담는 직렬화 작업이 필요하다. 그러나 바이트 스트림을 buffer에 담는 과정에서 바이트 스트림의 크기가 메모리 buffer보다 클 경우, 메모리 할당 과정이 추가로 발생하여 전체적이 Spark의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 논문에서는 Spark 환경에서 분산 처리 성능 향상을 위한 직렬화 buffer 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 Spark Driver가 Executor에게 작업을 할당하기 전 직렬화된 데이터 크기 측정과 직렬화 옵션 설정을 통해 Executor에게 적절한 buffer를 할당할 수 있다. 향후 제안하는 방법의 검증을 위해 실제 Spark 클러스터 환경에서 성능 평가가 필요하다.
병렬 스케줄링의 목적은 다중프로세서 시스템 환경에서 병렬성을 가진 응용프로그램에 대해 최소의 동기화 오버헤드와 부하균등(load balance)을 달성하도록 스케줄링을 수행하는데 있다. 프로세서들이 병렬 반복(iteration)을 실행하기 위해서는 메모리로부터 반복들에 대한 chunk를 계산하고 할당받게 된다. 이때, 전역 메모리의 상호 배타적인 빈번한 접근으로 많은 스케쥴링 오버헤드 및 병목현상이 발생된다. 또한, 프로세서에게 할당된 chunk내 병렬 반복들의 분포가 서로 상이한 경우,각 chunk의 실행시간이 서로 달라 부하불균등의 원인이 되어 결과적으로 전체 스케쥴링 성능에 나쁜 영향을 준다. 따라서, 최소의 스케줄링 오버 헤드와 부하균등을 달성하기 위해 본 논문에 서는 기존의 방법들에서 문제점들을 도출하고, 자료의 국부성과 프로세서 동족성(affinity)을 고려한 병렬 루프 스케줄링 알고리즘을 제안한다.
OOB(Out-Of-Bounds)는 힙 메모리에서 발생하는 취약점 중 가장 강력한 취약점 중 하나이다. OOB 취약점을 이용하면 Array의 길이를 속여 해당 길이만큼의 메모리를 읽기 혹은 쓰기가 가능하기 때문에 공격자는 기밀 정보에 대한 무단 액세스를 악용할 수 있다. 본 논문에서는 동적 기호 실행과 쉐도우 메모리 테이블을 활용하여 힙 메모리에서 발생하는 OOB 취약점을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 먼저, 힙 메모리 할당 및 해제 함수 후킹을 통해 쉐도우 메모리 테이블을 구축한다. 이후 메모리 액세스가 발생할 때, 쉐도우 메모리를 참조하여 OOB가 발생할 수 있는지를 판단하고, 발생 가능성이 존재할 경우 크래시를 유발하는 테스트케이스를 자동으로 생성한다. 제안하는 방법을 활용할 경우, 취약한 블록 탐색에 성공한다면 반드시 OOB를 유발하는 테스트케이스를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 전통적인 동적 기호 실행과는 다르게 명확한 목표 지점을 설정하지 않더라도 취약점 탐색이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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